fake news detector

假新闻探测器

概述

近年来，在线社交媒体的增长极大地促进了人们相互交流的方式。将网站与标记为假新闻列表列表进行比较的基本对策是不灵活的，因此需要一种机器学习方法。我们的项目旨在根据新闻文章的文本内容使用自然语言处理直接检测假新闻。

问题定义

制定机器学习程序，以确定何时可能是假新闻。我们的目的是使用标有真实和虚假新闻文章的语料库来构建分类器，该分类器可以根据语料库的内容做出有关信息的决定。该模型将着重于确定假新闻。

数据集说明

Train.CSV：具有以下属性的完整培训数据集：ID：新闻文章的唯一ID标题：新闻文章的标题作者：新闻文章的作者：本文的文本：可能是不完整的标签：将文章标记为潜在不可靠的标签1：不可靠0：可靠

test.csv：一个带有所有相同属性的测试培训数据集，没有标签。

内容

• 文本预处理技术
• NLP技术（TF-IDF，单词袋）
• 逻辑回归
• 评估指标和混乱矩阵
• 使用烧瓶的模型部署。

尝试一下

 Clone the repo to your local machine-
> git clone https://github.com/sanikamal/fake-news-detector.git
> cd fake-news-detector

Make sure you have all the dependencies installed-

python 3.6+
numpy
pandas
matplotlib
sklearn
nltk

比较模型的准确性

模型	准确性
逻辑回归	72.94％
多元素	88.42％

假新闻应用程序

参考

• UTSAV AGGARWAL的假新闻检测项目现场会议
• 来自Kaggle的数据集